本文是系列文章的第二篇，旨在幫助大家快速入門并理解statsmodels庫的工作過程。為了達到這個目的，我找到了一個很好的例子，并將其介紹給大家。下面我們將逐步介紹這個例子。 引入相關模塊 在這個

本文是系列文章的第二篇，旨在幫助大家快速入門并理解statsmodels庫的工作過程。為了達到這個目的，我找到了一個很好的例子，并將其介紹給大家。下面我們將逐步介紹這個例子。

引入相關模塊

在這個例子中，我們主要使用了pandas和statsmodels庫。pandas的DataFrame類用于數(shù)據(jù)處理，statsmodels的回歸分析模塊（sm）用于進行回歸分析，而模塊用于生成設計矩陣。

獲取數(shù)據(jù)

本例中所使用的數(shù)據(jù)保存在一個CSV文件中，并且可以通過pandas的read_csv函數(shù)方便地讀?。║RL鏈接：）。我們可以先查看數(shù)據(jù)的前五行，但由于數(shù)據(jù)的列較多，顯示會有些混亂。因此，我們需要篩選出我們感興趣的列。

下面是經(jīng)過篩選后的數(shù)據(jù)：

（這里插入表格展示被篩選后的數(shù)據(jù)）

由于最后一行包含NaN值，我們需要使用dropna函數(shù)刪除該行數(shù)據(jù)。

生成設計矩陣

我們建立的模型是y BX，因此需要分別求得y和X矩陣。而使用dmatrices函數(shù)可以方便地生成設計矩陣。

這是y矩陣：

（這里插入表格展示y矩陣）

這是X矩陣：

（這里插入表格展示X矩陣）

我們會發(fā)現(xiàn)分類變量已經(jīng)自動轉換成了啞變量。

OLS回歸分析

OLS指的是普通最小二乘法，通過fit方法對回歸方程進行估計，計算結果保存在summary中。

這是輸出的模型估計結果：

（這里插入表格展示模型估計結果）

數(shù)據(jù)線性檢驗

接下來，我們要進一步檢驗數(shù)據(jù)是否適合使用OLS方法。首先，我們檢驗數(shù)據(jù)是否具有線性關系，而虛無假設是數(shù)據(jù)具有線性關系。我們可以使用Rainbow test來進行線性檢驗。

輸出結果如下：

第一個值為F值，第二個值為P值。顯然，我們未能拒絕虛無假設，即數(shù)據(jù)具有線性關系。

繪制偏回歸線

最后，我們繪制偏回歸線，觀察數(shù)據(jù)點是否分布在估計得到的直線附近。下圖展示了控制Region和Literacy后，Wealth對Lottery的回歸關系。

（這里插入圖表展示偏回歸線）